| 大会名称 |
|---|
| 2018年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2018S |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| 2018/8/28 |
| セッション番号 |
| B-6 |
| セッション名 |
| ネットワークシステム |
| 講演日 |
| 2018/9/11 |
| 講演場所(会議室等) |
| 自然科学本館 1F 107講義室 |
| 講演番号 |
| B-6-10 |
| タイトル |
| 頻出系列パターンマイニング基づく時空間の移動体予測 |
| 著者名 |
| ◎榎波晨悟, 塩本公平, |
| キーワード |
| 時空間, 移動体, マイニング, 予測, 頻出系列パターン, 軌道データ |
| 抄録 |
| モバイルデバイスのサービス普及により、人間の位置情報に関する有益な情報を取得する機会が増えている。 無線ネットワークにおいて、ネットワークリソースの割 り当てにおける時空間の人間の振る舞いを予測することは非常に重要である。本稿では、GPS データから得られる移動体の軌道データをマイニングし、時空間にお ける移動体の振る舞いを把握するとともに、頻繁な軌道パターンから将来の移動体の行動を予測する手法を提案する。 |
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